岳晓凤 唐威

摘 要：以长沙市2000—2015年土地利用变更数据为基础，引入双因素理论预测模型对长沙市建设用地需求量进行预测。以灰色系统理论为基础，利用长沙市2010—2016年固定资产投资统计数据建立灰色序列GM （1，1）模型。结果表明：到2020年末，长沙市城区建设用地需求预测值为2080.49km2，预测结果符合长沙市经济社会发展趋势，具有可行性。

关键词：长沙市；建设用地需求；预测

中图分类号 F301 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2018）14-0101-03

Prediction of Urban Construction Land Demand——A Case Study of Changsha

Yue Xiaofeng

（College of resources and environmental science，Hunan Normal university，Changsha 410081，China）

Abstract：Based on the data of land use change in Changsha from 2000 to 2015，a two factor theoretical prediction model was introduced to predict the demand for construction land in Changsha. Based on the grey system theory，the grey sequence GM（1，1）model is established by using the statistical data of fixed assets investment in Changsha from 2010 to 2016. The result shows that by the end of 2020，the forecast value of the construction land demand of Changsha city is 2080.49km2，the forecast result accords with the trend of economic and social development in Changsha，and it is feasible.

Key words：Changsha City；Demand for construction land；Forecast

建設用地是城市经济发展的重要载体，对建设用地需求量预测是土地利用总体规划的核心，也是土地利用管理的依据[1]。它是根据社会经济发展对建设用地的需求情况而作出科学合理预测，旨在弄清建设用地未来利用的变化趋势，为土地利用总体规划提供有力的科学依据。

目前国外对建设用地需求量预测研究，主要运用GIS技术和详细的调查方法进行，且在预测同时也对建设用地进行结构布局。国内对其研究一般与土地利用规划结合在一起，研究类别包括单要素、双要素、多要素及组合预测法，具体方法有一元回归预测（陈炜1989）、定额指标法（郑锋1994）、趋势预测法（董廷旭1999）、灰色系统预测法（陈国建）、马尔科夫预测法（殷少美2006）、双要素预测法（邱道持）、多元线性回归法（王建国2007）。还有学者运用人工神经网络模型、时间序列ARIMA模型等。

1 研究方法

1.1 建设用地需求模型 针对目前我国在建设用地需求量预测方法中存在的不足，本文借鉴邱道持等[2]的双因素预测模型进行长沙市城镇建设用地需求预测：